"""
卫星图像供应链策略 - Satellite_SupplyChain
通过分析港口/仓库卫星图像活动预判大宗商品供应链变化
"""
from zipline.api import order_target_percent, symbol, schedule_function
from zipline import run_algorithm
import numpy as np
import pandas as pd

# 模拟卫星数据API
class SatelliteAPI:
    """模拟卫星数据接口"""
    def __init__(self):
        # 初始化模拟数据：商品->(当前活动值, 历史均值)
        self.data = {
            '原油': (85, 70),   # 中东港口活动
            '铜': (42, 50),     # 智利港口活动
            '大豆': (120, 100)  # 美国中西部仓库活动
        }
        self.confidence = 0.95  # 图像识别置信度
    
    def get_latest_data(self):
        """获取最新卫星数据
        Returns:
            dict: 包含各商品活动变化和置信度的数据
        """
        activity_changes = {}
        for commodity, (current, mean) in self.data.items():
            # 计算环比变化 (当前值 - 历史均值) / 历史均值
            activity_changes[commodity] = (current - mean) / mean
        
        return {
            'activity_changes': activity_changes,
            'confidence': self.confidence
        }

def initialize(context):
    """初始化策略参数和状态"""
    # 设置卫星图像参数
    context.confidence_threshold = 0.9  # 图像识别置信度阈值
    context.change_threshold = 0.15     # 活动变化阈值
    
    # 初始化卫星数据API
    context.satellite_api = SatelliteAPI()
    
    # 设置调度器 - 每日开盘时检查卫星数据
    schedule_function(
        func=check_satellite_data,
        date_rule='every_day',
        time_rule='market_open'
    )

def handle_data(context, data):
    """每日执行信号检查（通过调度器实现）"""
    pass

def check_satellite_data(context, data):
    """检查卫星数据并生成交易信号
    Args:
        context: 策略上下文
        data: 市场数据
    """
    # 1. 获取最新卫星数据
    satellite_data = context.satellite_api.get_latest_data()
    activity_changes = satellite_data['activity_changes']
    confidence = satellite_data['confidence']
    
    # 2. 风险控制：检查多云天气
    if confidence < 0.5:  # 多云天气覆盖>50%
        context.log.info("多云天气覆盖>50%，暂停交易")
        return
    
    # 3. 生成交易信号
    for commodity, change in activity_changes.items():
        commodity_symbol = symbol(commodity)
        
        # 检查总商品暴露风险 (≤60%)
        if context.portfolio.positions_value / context.portfolio.portfolio_value > 0.6:
            context.log.warning(f"总商品暴露已达{context.portfolio.positions_value/context.portfolio.portfolio_value:.0%}，暂停交易")
            return
            
        # 活动显著增加 → 做多
        if change > context.change_threshold and confidence > context.confidence_threshold:
            enter_long_position(context, commodity_symbol)
        
        # 活动显著减少 → 做空
        elif change < -context.change_threshold and confidence > context.confidence_threshold:
            enter_short_position(context, commodity_symbol)

def enter_long_position(context, asset):
    """建立多头仓位
    Args:
        context: 策略上下文
        asset: 交易标的
    """
    # 检查是否已有仓位
    if context.portfolio.positions[asset].amount == 0:
        # 单品种仓位控制 (≤10%)
        order_target_percent(asset, 0.1)
        context.log.info(f"做多{asset.symbol}，仓位10%")

def enter_short_position(context, asset):
    """建立空头仓位
    Args:
        context: 策略上下文
        asset: 交易标的
    """
    # 检查是否已有仓位
    if context.portfolio.positions[asset].amount == 0:
        # 单品种仓位控制 (≤10%)
        order_target_percent(asset, -0.1)
        context.log.info(f"做空{asset.symbol}，仓位10%")

# 策略回测参数
if __name__ == '__main__':
    start = pd.Timestamp('2020-01-01', tz='utc')
    end = pd.Timestamp('2023-01-01', tz='utc')
    
    results = run_algorithm(
        start=start,
        end=end,
        initialize=initialize,
        handle_data=handle_data,
        capital_base=100000,
        data_frequency='daily',
        bundle='custom-bundle'
    )